<FrameworkSwitchCourse {fw} />

# Introducere[[introducere]]

<CourseFloatingBanner
    chapter={3}
    classNames="absolute z-10 right-0 top-0"
/>

În [Capitolul 2](/course/chapter2) am explorat modul de utilizare a tokenizerelor și a modelelor preantrenate pentru a efectua predicții. Dar ce se întâmplă dacă doriți să ajustați un model preantrenat pentru propriul dvs. set de date? Iată subiectul acestui capitol! Veți învăța:

{#if fw === 'pt'}
* Cum să configurați un set mare de date din Hub
* Cum să utilizați API-ul  `Trainer` pentru a ajusta un model
* Cum să utilizați o buclă de instruire personalizată
* Cum să profitați de biblioteca Accelerate 🤗 pentru a rula cu ușurință bucla de instruire personalizată pe orice configurație distribuită

{:else}
* Cum să configurați un set mare de date din Hub
* Cum să utilizați Keras pentru a ajusta un model
* Cum să utilizați Keras pentru a obține predicții
* Cum să utilizați o măsură personalizată

{/if}

Pentru a încărca checkpoint-urile antrenate în Hugging Face Hub, veți avea nevoie de un cont huggingface.co: [creați un cont](https://huggingface.co/join)
